프로젝트 소개
본 과제는 당뇨병을 단순히 1형과 2형으로 나누는 방식에서 벗어나, 한국인의 유전적·생활습관적 특성과 건강 상태에 따라 당뇨병을 더 세밀하게 분류하고 치료와 합병증 위험을 예측하는 정밀의료 기술을 개발하는 연구임.
연구 목표는 KoGES 자료와 당뇨병 진단 초기 환자 코호트를 활용하여 한국형 당뇨병 병형 분류 기준 및 예후 예측 알고리즘을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 임상역학·유전체·대사·체성분·생활습관 자료의 표준화, Non-negative Matrix Factorization(NMF) 기반 클러스터링, 약 250명 규모 전향적 코호트 구축 및 2년 주기 추적 관찰임. 또한 유전자, 혈청 대사체, 마이크로바이옴 자료를 분석하고 딥러닝 기반 합병증 예측 AI와 의료진용 사용자 인터페이스(UI)를 개발함. 기대 효과는 개인별 최적 치료 지원, 한국형 당뇨병 정밀의료 실현, 의료비 절감 및 당뇨병 합병증 예방, 글로벌 헬스케어 산업 경쟁력 강화임.